什么是并发编程？
并发编程是通过同时执行多个任务来提高程序效率的技术。Python提供了多种实现方式，包括：
- 线程（Thread）：适合I/O密集型任务 ✅
- 进程（Process）：适合CPU密集型任务 ✅
- 异步IO（asyncio）：基于事件循环的高性能方案 ✅
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Python中的并发工具
1. 线程与threading模块
- 通过
threading.Thread创建线程 - 受限于GIL，多线程在CPU密集型场景下可能无法发挥优势
- 示例：
threading.Thread(target=your_function).start()
2. 进程与multiprocessing模块
- 使用
multiprocessing.Process创建进程 - 可突破GIL限制，适合计算密集型任务
- 通过进程池（
Pool）管理多个子进程
3. 异步编程（asyncio）
- 基于协程的并发模型，使用
async/await语法 - 适合网络请求、定时任务等IO密集型场景
- 示例：
async def fetch_data(): ...
实践建议
| 场景 | 推荐方案 | 优势 |
|---|---|---|
| 网络请求 | asyncio | 高性能，低延迟 |
| 多任务处理 | threading | 简单易用 |
| 并行计算 | multiprocessing | 真正并行 |
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常见问题
Q: Python的多线程是否真的有用？
A: 对于I/O密集型任务（如文件读写、网络请求），多线程能显著提升效率 💡
Q: 如何选择线程/进程/异步？
A: 根据任务类型和性能需求做出权衡 ⚖️